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Losses Prediction in the Distribution Transformer Using Hierarchy Neural Networks
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  • Losses Prediction in the Distribution Transformer Using Hierarchy Neural Networks
  • Losses Prediction in the Distribution Transformer Using Hierarchy Neural Networks
저자명
Saelee. Vichai,Sinsukudomchai. Chirasak,Khluabwannarat. Prapapan
간행물명
Journal of international council on electrical engineering
권/호정보
2012년|2권 4호|pp.384-390 (7 pages)
발행정보
대한전기학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

This study presents Hierarchy Neural Networks (HNN) for losses prediction in 3-phase distribution transformer sized 100 kVA 22kV/400-230V.The transformer parameters as the follows: core loss, copper loss and windings resistance at the several temperature levels are collected from the transformer testing process in the factory. These parameters are used as training sets for the HNN. The primary and secondary winding resistances and varied temperature levels are applied as inputs of the HNN in order to obtain the transformer losses as the HNN output. The testing results show that HNN can provide the power losses with accurate in some degree when compared with the measuring results.